Торговая деятельность в платформе связана с формированием и отсылкой рыночных и отложенных ордеров для исполнения брокером, а также с управлением текущими позициями путем их модификации или закрытия. Платформа позволяет удобно просматривать торговую историю на счете, настраивать оповещения о событиях на рынке и многое другое. Открытие позиций...
신경 쓰지 마. 나는 결과를 발표하지 않고 결론만 발표했다. 계산을 저장하는 데에도 신경을 쓰지 않았기 때문입니다. 나는 존재-부재라는 사실 자체에 관심이 있었다. 이 모든 것이 무엇을 위해 사용될 수 있으며 오늘날까지 나는 모릅니다. 나는 아무것도 보지 못했다, 당신의 결론은 무엇입니까?
실험 자체는 거의 동일합니다. MA 대신에 저역 통과 필터를 사용했고 "빈도" 분포 대신 확률 분포를 사용했습니다. 그는 필터의 차단 주파수를 신호 에너지 측면에서 진폭의 상응하는 변화와 함께 1로 변환하여 이를 하나로 모았습니다.
또는 푸리에 변환과 스케일링을 통한 스펙트럼 비교를 통해 동일한 것을 나타낼 수 있습니다. 하지 않았다.
2. 그림에서. 4 https://www.mql5.com/ru/forum/221552/page75#comment_6203173 곡선이 겹쳐진 영역에서 볼 수 있습니다. d/Ti^0.4에 대한 주파수 의존성, 이러한 의존성은 직선으로 이동합니다. 눈으로 보면 그림의 격자 모양의 사각형의 개수에 따라 기울기의 접선은 약 -4입니다. 이것은 표의 숫자로 확인됩니다. 즉, log(n)은 비례합니다. log (d/Ti^0.4)를 마이너스 4의 제곱으로 합니다. 그렇지 않으면 주파수 n은 (d/Ti^0.4)^(-4)에 비례합니다. 각각 평균 기간 dt (d/Ti^0.4)^4에 비례합니다. 이동 평균 Ti의 각 특정 기간에 대해 상대적인 비율의 변동 기간 dt는 다음에 비례합니다. ㄹ^4. d^2가 아닙니다. 분석 없이 ZKK를 적용하면 알 수 있습니다.
삼*. 나는 특성 장치의 아마추어적인 참여로만 이러한 차이에 대한 나의 견해를 설명할 수 있다. 확률 분포의 함수 f. 이것들은 복소수 평면에 대한 복소수 값 함수이며 거기에 ... 그들이 말했듯이, 사람은 0에 가까운 다중 시트 로그의 동작을 이해할 때 수학자가 됩니다. 이러한 위치에서 나는 수학자가 아니므로 더 자세한 설명은 아직 근거가 부족합니다. 이것은 추측입니다. 일반적으로 f의 테일러 전개는 통계적 모멘트와 동일한 시간의 거듭제곱에 대한 종속성 계수를 제공합니다. 임의 견적 프로세스의 경우 첫 번째 순간, 기대치는 0입니다. 두 번째는 분산 또는 편차의 제곱입니다. 이 부분으로 제한한다면 테일러 급수에서 편차의 제곱은 시간에 비례하고 편차 자체가 그 근(ZKK)입니다. 이것은 사실이다 기대치가 0인 분포. 그것들을 다르게 하십시오. 이것이 내가 이제 제곱근 법칙의 "근"을 보는 방법입니다. 이 경우(그림 4) "느린 평균" 자체가 분산 차수 크기의 변동을 모니터링합니다. 후속 코스. 그리고 두 번째 순간도 0이 됩니다. 같은 부호가 다른 주파수를 추가했기 때문에 편차, 세 번째 순간과 첫 번째 및 두 번째 순간은 0으로 판명되었습니다. 네 번째가 남아 있습니다. 시간은 에 비례합니다. 그림 4에서 5개의 그래프로 표시된 것처럼 4차 편차입니다. 이것은 느린 평균과 빠른 평균의 편차에 대한 것입니다.
4. 4번째와 2번째 모멘트의 우세에 해당하는 점근선을 연결하여 그림 4의 그래프를 하나의 공통적인 그래프로 줄일 수 있다고 생각합니다.
제곱근 법칙에 의해 결정되는 경계를 따라. 필요한 경우. 그래프의 꼬리는 다음과 같은 경우 다림질할 수 있습니다.
이 영역의 편차 값 그리드를 더 희소하게 만듭니다. 다시, 필요한 경우.
추신 * 말씀하신 내용이 특성이 아니라 생성기능과 더 정확히 연결될지 지켜봐야 할 것 같습니다.
다음은 ..._Write 블록에서 볼 수 있는 것입니다. 이것은 .csv 파일에 명령을 쓰는 것입니다. 1 - 거래 시작, 0 - 마감.
MQL에서 방금 읽었습니다. 망치처럼. 재미있지, 그렇지?
Equity가 무엇인지 읽지 않은 것은 유감입니다. 제 생각에는 무료 자금도 무엇입니까?
이번 기회에 통화쌍의 수에 대한 실화를 들려드리겠습니다. 내 인생에서 한 번 모스크바 뮤지컬 코미디 극장에 있었는데 주인공의 아버지 인 "Pygmalion", 술주정뱅이가 처음에는 삶이 얼마나 힘든지 말했고 이웃의 상호 도움을 기억한 다음 그는 또한 이웃과 대출을 요청하는 사람들은 그에게 올 수 있었고 다음과 같이 아리아를 완성했습니다.
당신이 운이 좋다면, 당신이 운이 좋다면, 이웃이 오면 나는 집에 없을 것입니다. 운이 좋으면 운이 좋다면 운이 좋다면 운이 좋다면."
Larisa Golubkina의 자선 공연이었습니다.
자네는 베네핏 무대가 아닌 데뷔 무대를 가겠다. 동시에 최대 쌍으로 작업하기 위해 노력하십시오. 36일부터 우리가 그들 각각을 이웃으로 생각한다면 그들이 동시에 돈을 위해 올 것이라는 사실에 대비할 준비가 되었습니까? 개설 및 아직 마감되지 않은 각 거래에는 귀하의 계정에서 담보가 필요하다는 것을 알고 계십니까? 1/36 무료 펀드의 각 쌍으로 거래하시겠습니까? 결국 이익은 36 배 적습니다 ...
아니면 당신이 "운이 좋을 것"이고 다른 쌍을 열어야 할 때 각 쌍에 대해 거래가 이미 마감될 것이라고 확신합니까?
딸에게 조언을 구하십시오. 딸은 대개 아버지보다 오프닝을 더 잘 이해합니다. 그들에게는 아직 혜택을 주기에는 이르다.
2. 그림에서. 4 https://www.mql5.com/ru/forum/221552/page75#comment_6203173 곡선이 겹쳐진 영역에서 볼 수 있습니다 d/Ti^0.4에 대한 주파수 의존성, 이러한 의존성은 직선으로 이동합니다. 눈으로 보면 그림의 격자 모양의 사각형의 개수에 따라 기울기의 접선은 약 -4입니다. 이것은 표의 숫자로 확인됩니다. 즉, log(n)은 비례합니다. log (d/Ti^0.4)를 마이너스 4의 제곱으로 변환합니다. 그렇지 않으면 주파수 n은 (d/Ti^0.4)^(-4)에 비례합니다. 각각 평균 기간 dt (d/Ti^0.4)^4에 비례합니다. 이동 평균 Ti의 각 특정 기간에 대해 상대적인 비율의 변동 기간 dt는 다음에 비례합니다. ㄹ^4. d^2가 아닙니다. 분석 없이 ZKK를 적용하면 알 수 있습니다.
삼*. 나는 특성 장치의 아마추어적인 참여로만 이러한 차이에 대한 나의 견해를 설명할 수 있다. 확률 분포의 함수 f. 이들은 복소수 평면에 대한 복소수 값 함수이며 거기에 ... 그들이 말했듯이, 사람은 0에 가까운 다중 시트 로그의 동작을 이해할 때 수학자가 됩니다. 이러한 위치에서 나는 수학자가 아니므로 더 이상의 설명은 아직 근거가 부족합니다. 이것은 추측입니다. 일반적으로 f의 테일러 전개는 통계적 모멘트와 동일한 시간의 거듭제곱에 대한 종속성 계수를 제공합니다. 임의 견적 프로세스의 경우 첫 번째 순간, 기대치는 0입니다. 두 번째는 분산 또는 편차의 제곱입니다. 이 부분으로 제한한다면 테일러 급수에서 편차의 제곱은 시간에 비례하고 편차 자체가 그 근(ZKK)입니다. 이것은 사실이다 기대치가 0인 분포. 그것들을 다르게 하십시오. 이것이 내가 이제 제곱근 법칙의 "근"을 보는 방법입니다. 이 경우(그림 4) "느린 평균" 자체가 분산 차수 크기의 변동을 모니터링합니다. 후속 코스. 그리고 두 번째 순간도 0이 됩니다. 같은 부호가 다른 주파수를 추가했기 때문에 편차, 세 번째 순간과 첫 번째 및 두 번째 순간은 0으로 판명되었습니다. 네 번째가 남아 있습니다. 시간은 에 비례합니다. 그림 4에서 5개의 그래프로 표시된 것처럼 4차 편차입니다. 이것은 느린 평균에서 빠른 평균의 편차에 대한 것입니다.
4. 4번째와 2번째 모멘트의 우세에 해당하는 점근선을 연결하여 그림 4의 그래프를 하나의 공통적인 그래프로 줄일 수 있다고 생각합니다.
제곱근 법칙에 의해 결정되는 경계를 따라. 필요한 경우. 그래프의 꼬리는 다음과 같은 경우 다림질할 수 있습니다.
이 영역의 편차 값 그리드를 더 희소하게 만듭니다. 다시, 필요한 경우.
추신 * 말씀하신 내용이 특성이 아니라 생성기능과 더 정확히 연결될지 지켜봐야 할 것 같습니다.
아마도 그것은 기계의 속성과 관련이 있을 것입니다. 나는 항상 SB 차트에 대한 연구를 반복합니다. 만약 차트에 토가 같은 결과를 보인다면 그러한 연구로부터 실질적인 이익이 없다는 결론에 도달합니다.
:-) 촬영할 필요가 없습니다. 가장 중요한 것은 시간과 코드를 가지고 NG에 붓는 것입니다. 결국 NG가 나면 시장이 없고 도망가게 마련이다.
물론 저에게는 통계 데이터를 프로그래밍하고 처리하고 포럼에서 소통하는 것이 어렵습니다. 그러나 나는 할 수 있습니다 - 원칙의 문제입니다.
모든 것을 스스로 하기 때문에 진지하게 생각했다. 이곳에는 대부분 젊은 사람들이 있다는 사실과 저는 사람이 원한다면 모든 것을 스스로 할 수 있다는 것을 보여주고 싶었습니다.
확인
여기에서 젊은이들은 새 이민자라고 불립니다. 예를 들어 어떻게 지내세요?
그래서 ... 초보자뿐만 아니라 모든 종류가 있습니다.
... 예를 들어, 나는 대처할 수 없습니다. 여기 OrdersTotal()은 모든 쌍에 대한 열린 위치의 수를 제공하지만 OrdersEURUSD()와 같은 특정 쌍에 대해 열린 위치의 수를 찾는 방법은 다음과 같습니다. )))) ...
다음은 주어진 통화 쌍 sy에 대한 열린 위치 의 수를 반환하는 함수입니다.
Vissima에서 16쌍을 위한 프로그램은 다음과 같습니다.
다음은 ..._Write 블록에서 볼 수 있는 것입니다. 이것은 .csv 파일에 명령을 쓰는 것입니다. 1 - 거래 시작, 0 - 마감.
MQL에서 방금 읽었습니다. 망치처럼. 재미있지, 그렇지?
Vissima에서 16쌍을 위한 프로그램은 다음과 같습니다.
다음은 ..._Write 블록에서 볼 수 있는 것입니다. 이것은 .csv 파일에 명령을 쓰는 것입니다. 1 - 거래 시작, 0 - 마감.
MQL에서 방금 읽었습니다. 망치처럼. 재미있지, 그렇지?
신경 쓰지 마. 나는 결과를 발표하지 않고 결론만 발표했다. 계산을 저장하는 데에도 신경을 쓰지 않았기 때문입니다. 나는 존재-부재라는 사실 자체에 관심이 있었다. 이 모든 것이 무엇을 위해 사용될 수 있으며 오늘날까지 나는 모릅니다. 나는 아무것도 보지 못했다, 당신의 결론은 무엇입니까?
실험 자체는 거의 동일합니다. MA 대신에 저역 통과 필터를 사용했고 "빈도" 분포 대신 확률 분포를 사용했습니다. 그는 필터의 차단 주파수를 신호 에너지 측면에서 진폭의 상응하는 변화와 함께 1로 변환하여 이를 하나로 모았습니다.
또는 푸리에 변환과 스케일링을 통한 스펙트럼 비교를 통해 동일한 것을 나타낼 수 있습니다. 하지 않았다.
내가 내린 결론은 아마도 인용할 가치가 있을 것입니다.
1. 제곱근 법칙 ( https://www.mql5.com/ru/forum/193378/page16#comment_5116118 , 공식 (1))
특정 모델과 명시적으로 연관되지 않은 매우 높은 수준의 일반성을 갖습니다.
2. 그림에서. 4 https://www.mql5.com/ru/forum/221552/page75#comment_6203173 곡선이 겹쳐진 영역에서 볼 수 있습니다.
d/Ti^0.4에 대한 주파수 의존성, 이러한 의존성은 직선으로 이동합니다. 눈으로 보면 그림의 격자 모양의 사각형의 개수에 따라
기울기의 접선은 약 -4입니다. 이것은 표의 숫자로 확인됩니다. 즉, log(n)은 비례합니다.
log (d/Ti^0.4)를 마이너스 4의 제곱으로 합니다. 그렇지 않으면 주파수 n은 (d/Ti^0.4)^(-4)에 비례합니다. 각각 평균 기간 dt
(d/Ti^0.4)^4에 비례합니다. 이동 평균 Ti의 각 특정 기간에 대해 상대적인 비율의 변동 기간 dt는 다음에 비례합니다.
ㄹ^4. d^2가 아닙니다. 분석 없이 ZKK를 적용하면 알 수 있습니다.
삼*. 나는 특성 장치의 아마추어적인 참여로만 이러한 차이에 대한 나의 견해를 설명할 수 있다.
확률 분포의 함수 f. 이것들은 복소수 평면에 대한 복소수 값 함수이며 거기에 ... 그들이 말했듯이,
사람은 0에 가까운 다중 시트 로그의 동작을 이해할 때 수학자가 됩니다. 이러한 위치에서
나는 수학자가 아니므로 더 자세한 설명은 아직 근거가 부족합니다. 이것은 추측입니다. 일반적으로 f의 테일러 전개는
통계적 모멘트와 동일한 시간의 거듭제곱에 대한 종속성 계수를 제공합니다. 임의 견적 프로세스의 경우
첫 번째 순간, 기대치는 0입니다. 두 번째는 분산 또는 편차의 제곱입니다. 이 부분으로 제한한다면
테일러 급수에서 편차의 제곱은 시간에 비례하고 편차 자체가 그 근(ZKK)입니다. 이것은 사실이다
기대치가 0인 분포. 그것들을 다르게 하십시오. 이것이 내가 이제 제곱근 법칙의 "근"을 보는 방법입니다.
이 경우(그림 4) "느린 평균" 자체가 분산 차수 크기의 변동을 모니터링합니다.
후속 코스. 그리고 두 번째 순간도 0이 됩니다. 같은 부호가 다른 주파수를 추가했기 때문에
편차, 세 번째 순간과 첫 번째 및 두 번째 순간은 0으로 판명되었습니다. 네 번째가 남아 있습니다. 시간은 에 비례합니다.
그림 4에서 5개의 그래프로 표시된 것처럼 4차 편차입니다. 이것은 느린 평균과 빠른 평균의 편차에 대한 것입니다.
4. 4번째와 2번째 모멘트의 우세에 해당하는 점근선을 연결하여 그림 4의 그래프를 하나의 공통적인 그래프로 줄일 수 있다고 생각합니다.
제곱근 법칙에 의해 결정되는 경계를 따라. 필요한 경우. 그래프의 꼬리는 다음과 같은 경우 다림질할 수 있습니다.
이 영역의 편차 값 그리드를 더 희소하게 만듭니다. 다시, 필요한 경우.
추신 * 말씀하신 내용이 특성이 아니라 생성기능과 더 정확히 연결될지 지켜봐야 할 것 같습니다.
Vissima에서 16쌍을 위한 프로그램은 다음과 같습니다.
다음은 ..._Write 블록에서 볼 수 있는 것입니다. 이것은 .csv 파일에 명령을 쓰는 것입니다. 1 - 거래 시작, 0 - 마감.
MQL에서 방금 읽었습니다. 망치처럼. 재미있지, 그렇지?
Equity가 무엇인지 읽지 않은 것은 유감입니다. 제 생각에는 무료 자금도 무엇입니까?
이번 기회에 통화쌍의 수에 대한 실화를 들려드리겠습니다. 내 인생에서 한 번 모스크바 뮤지컬 코미디 극장에 있었는데 주인공의 아버지 인 "Pygmalion", 술주정뱅이가 처음에는 삶이 얼마나 힘든지 말했고 이웃의 상호 도움을 기억한 다음 그는 또한 이웃과 대출을 요청하는 사람들은 그에게 올 수 있었고 다음과 같이 아리아를 완성했습니다.
당신이 운이 좋다면, 당신이 운이 좋다면, 이웃이 오면 나는 집에 없을 것입니다. 운이 좋으면 운이 좋다면 운이 좋다면 운이 좋다면."
Larisa Golubkina의 자선 공연이었습니다.
자네는 베네핏 무대가 아닌 데뷔 무대를 가겠다. 동시에 최대 쌍으로 작업하기 위해 노력하십시오. 36일부터 우리가 그들 각각을 이웃으로 생각한다면 그들이 동시에 돈을 위해 올 것이라는 사실에 대비할 준비가 되었습니까? 개설 및 아직 마감되지 않은 각 거래에는 귀하의 계정에서 담보가 필요하다는 것을 알고 계십니까? 1/36 무료 펀드의 각 쌍으로 거래하시겠습니까? 결국 이익은 36 배 적습니다 ...
아니면 당신이 "운이 좋을 것"이고 다른 쌍을 열어야 할 때 각 쌍에 대해 거래가 이미 마감될 것이라고 확신합니까?
딸에게 조언을 구하십시오. 딸은 대개 아버지보다 오프닝을 더 잘 이해합니다. 그들에게는 아직 혜택을 주기에는 이르다.
내가 내린 결론은 아마도 인용할 가치가 있을 것입니다.
1. 제곱근 법칙 ( https://www.mql5.com/ru/forum/193378/page16#comment_5116118 , 공식 (1))
특정 모델과 명시적으로 연관되지 않은 매우 높은 수준의 일반성을 갖습니다.
2. 그림에서. 4 https://www.mql5.com/ru/forum/221552/page75#comment_6203173 곡선이 겹쳐진 영역에서 볼 수 있습니다
d/Ti^0.4에 대한 주파수 의존성, 이러한 의존성은 직선으로 이동합니다. 눈으로 보면 그림의 격자 모양의 사각형의 개수에 따라
기울기의 접선은 약 -4입니다. 이것은 표의 숫자로 확인됩니다. 즉, log(n)은 비례합니다.
log (d/Ti^0.4)를 마이너스 4의 제곱으로 변환합니다. 그렇지 않으면 주파수 n은 (d/Ti^0.4)^(-4)에 비례합니다. 각각 평균 기간 dt
(d/Ti^0.4)^4에 비례합니다. 이동 평균 Ti의 각 특정 기간에 대해 상대적인 비율의 변동 기간 dt는 다음에 비례합니다.
ㄹ^4. d^2가 아닙니다. 분석 없이 ZKK를 적용하면 알 수 있습니다.
삼*. 나는 특성 장치의 아마추어적인 참여로만 이러한 차이에 대한 나의 견해를 설명할 수 있다.
확률 분포의 함수 f. 이들은 복소수 평면에 대한 복소수 값 함수이며 거기에 ... 그들이 말했듯이,
사람은 0에 가까운 다중 시트 로그의 동작을 이해할 때 수학자가 됩니다. 이러한 위치에서
나는 수학자가 아니므로 더 이상의 설명은 아직 근거가 부족합니다. 이것은 추측입니다. 일반적으로 f의 테일러 전개는
통계적 모멘트와 동일한 시간의 거듭제곱에 대한 종속성 계수를 제공합니다. 임의 견적 프로세스의 경우
첫 번째 순간, 기대치는 0입니다. 두 번째는 분산 또는 편차의 제곱입니다. 이 부분으로 제한한다면
테일러 급수에서 편차의 제곱은 시간에 비례하고 편차 자체가 그 근(ZKK)입니다. 이것은 사실이다
기대치가 0인 분포. 그것들을 다르게 하십시오. 이것이 내가 이제 제곱근 법칙의 "근"을 보는 방법입니다.
이 경우(그림 4) "느린 평균" 자체가 분산 차수 크기의 변동을 모니터링합니다.
후속 코스. 그리고 두 번째 순간도 0이 됩니다. 같은 부호가 다른 주파수를 추가했기 때문에
편차, 세 번째 순간과 첫 번째 및 두 번째 순간은 0으로 판명되었습니다. 네 번째가 남아 있습니다. 시간은 에 비례합니다.
그림 4에서 5개의 그래프로 표시된 것처럼 4차 편차입니다. 이것은 느린 평균에서 빠른 평균의 편차에 대한 것입니다.
4. 4번째와 2번째 모멘트의 우세에 해당하는 점근선을 연결하여 그림 4의 그래프를 하나의 공통적인 그래프로 줄일 수 있다고 생각합니다.
제곱근 법칙에 의해 결정되는 경계를 따라. 필요한 경우. 그래프의 꼬리는 다음과 같은 경우 다림질할 수 있습니다.
이 영역의 편차 값 그리드를 더 희소하게 만듭니다. 다시, 필요한 경우.
추신 * 말씀하신 내용이 특성이 아니라 생성기능과 더 정확히 연결될지 지켜봐야 할 것 같습니다.
아마도 그것은 기계의 속성과 관련이 있을 것입니다. 나는 항상 SB 차트에 대한 연구를 반복합니다. 만약 차트에 토가 같은 결과를 보인다면 그러한 연구로부터 실질적인 이익이 없다는 결론에 도달합니다.
때에 따라 다르지. 나는 학위 비율이 완전히 다른 문제에서와 동일하다는 사실 때문에 여기에서 조금 더 깊이 파고 들기 시작했습니다. 그게 지금 내가 관심을 갖는 것입니다.
그건 그렇고, 나는 "랜덤 워크 그래프"가 무엇인지 모릅니다. 말해 주세요?
때에 따라 다르지. 나는 학위 비율이 완전히 다른 문제에서와 동일하다는 사실 때문에 여기에서 조금 더 깊이 파고 들기 시작했습니다. 그게 지금 내가 관심을 갖는 것입니다.
그건 그렇고, 나는 "랜덤 워크 그래프"가 무엇인지 모릅니다. 말해 주세요?
가장 간단한 경우는 동전을 던지는 것입니다.